课题开题报告：基于多模态知识图谱的突发公共事件舆情演化机理与应急响应研究.docx
教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证
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《基于多模态知识图谱的突发公共事件舆情演化机理与应急响应研究》课题开题报告
一、课题基本信息
课题名称：基于多模态知识图谱的突发公共事件舆情演化机理与应急响应研究
课题来源：教育部人文社会科学研究项目
课题类型：应用研究
课题负责人：张华（教授）
主要成员：李明（副教授）、王强（讲师）、赵敏（研究生）
课题申报时间：2023年10月
预计完成时间：2026年10月
二、课题研究背景与意义
随着信息技术的飞速发展，互联网和社交媒体已成为人们获取信息、表达观点的重要渠道。突发公共事件作为社会生活中的一种常见现象，往往伴随着大量的舆情信息。这些舆情信息不仅反映了公众对事件的关注和态度，还对事件的应对和处置产生了重要影响。因此，研究突发公共事件的舆情演化机理和应急响应策略，对于提高政府和社会的应急管理能力具有重要意义。
多模态知识图谱作为一种新兴的数据组织方式，能够将文本、图像、视频等多种模态的数据进行有效整合，从而实现对复杂事件的全面描述。将多模态知识图谱应用于突发公共事件的舆情演化机理和应急响应研究，可以更全面地把握事件的发展态势，为政府和社会提供更精准的决策支持。
三、国内外研究现状与发展趋势
国外研究现状
在国外，关于突发公共事件舆情演化机理和应急响应的研究已经取得了一定的成果。研究者们利用大数据分析、社交媒体挖掘等方法，对突发公共事件的舆情传播规律、影响因素和应急响应策略进行了深入探讨。例如，美国学者利用Twitter数据分析了2010年智利地震的舆情传播规律，揭示了社交媒体在突发事件传播中的重要作用。英国学者则利用多模态数据对2011年伦敦骚乱进行了研究，提出了基于多模态数据的应急响应策略。
国内研究现状
在国内，关于突发公共事件舆情演化机理和应急响应的研究尚处于起步阶段。研究者们主要关注于舆情传播规律、影响因素和应急响应策略等方面。例如，清华大学的研究团队利用微博数据分析了2013年雅安地震的舆情传播规律，揭示了社交媒体在突发事件传播中的重要作用。北京大学的研究团队则利用多模态数据对2015年天津港爆炸事故进行了研究，提出了基于多模态数据的应急响应策略。
发展趋势
随着信息技术的不断发展和应用，突发公共事件舆情演化机理和应急响应研究将朝着以下几个方向发展：
（1）多模态数据融合：研究者们将更加注重多模态数据的融合，以实现对复杂事件的全面描述。
（2）深度学习技术：深度学习技术在舆情演化机理和应急响应研究中的应用将越来越广泛，提高研究的准确性和有效性。
（3）跨学科研究：突发公共事件舆情演化机理和应急响应研究将更加注重跨学科合作，如计算机科学、社会学、心理学等领域的交叉融合。
四、课题研究目标与内容
研究目标
（1）构建基于多模态知识图谱的突发公共事件舆情演化模型。
（2）分析突发公共事件的舆情传播规律和影响因素。
（3）提出基于多模态知识图谱的应急响应策略。
研究内容
（1）多模态知识图谱构建：收集突发公共事件的文本、图像、视频等数据，利用自然语言处理、计算机视觉等技术进行数据预处理，构建多模态知识图谱。
（2）舆情演化模型构建：基于多模态知识图谱，利用深度学习等技术构建突发公共事件舆情演化模型，分析舆情传播规律和影响因素。
（3）应急响应策略研究：结合舆情演化模型，提出基于多模态知识图谱的应急响应策略，为政府和社会提供决策支持。
五、课题研究方法与路径
研究方法
（1）文献综述法：通过查阅国内外相关文献，了解突发公共事件舆情演化机理和应急响应研究的前沿动态。
（2）数据收集法：收集突发公共事件的文本、图像、视频等数据，为多模态知识图谱构建提供数据支持。
（3）实验法：利用深度学习等技术，对突发公共事件舆情演化模型进行实验验证。
研究路径
（1）第一阶段：文献综述和数据收集。通过查阅国内外相关文献，了解突发公共事件舆情演化机理和应急响应研究的前沿动态。同时，收集突发公共事件的文本、图像、视频等数据，为多模态知识图谱构建提供数据支持。
（2）第二阶段：多模态知识图谱构建。利用自然语言处理、计算机视觉等技术进行数据预处理，构建多模态知识图谱。
（3）第三阶段：舆情演化模型构建。基于多模态知识图谱，利用深度学习等技术构建突发公共事件舆情演化模型，分析舆情传播规律和影响因素。
（4）第四阶段：应急响应策略研究。结合舆情演化模型，提出基于多模态知识图谱的应急响应策略，为政府和社会提供决策支持。
六、课题研究的预期成果与形式
预期成果
（1）构建基于多模态知识图谱的突发公共事件舆情演化模型。
（2）提出基于多模态知识图谱的应急响应策略。
（3）发表高水平学术论文3-5篇。
成果形式
（1）研究报告：形成课题研究报告，详细阐述研究过程、结果和结论。